## Penurunan Total Harmonic Distortion (THD) Pada Penguat Audio Kelas D Menggunakan MQPSO
Moh Uhida Subhan 1 , Ponco Siwindarto 2 , Bambang Siswojo 3
1 uhida2000@gmail.com, 2 ponco@ub.ac.id, 3 bsiswoyo@ub.ac.id
Progam Studi Teknik Elektro, Universitas Brawijaya
Abstract -  Class  D  audio  amplifier  is  an  audio  switching amplifier  that  has  a  high  efficiency  compared  to conventional  (analog)  audio  amplifiers.  Under  ideal conditions,  this  amplifier  has  an  efficiency  of  more  than 90%.  A  common  problem  that  occurs  in  this  amplifier  is distortion  because  it  works  non-linearly.  A  Proportional Integral  (PI)  compensator  is  used  as  an  analog  filter  on negative feedback compared to the trial and error method with the Modified Particle Swarm Optimization (MQPSO) method  to  reduce  Total  Harmonic  Distortion  (THD)  on  a system.  The  MQPSO  method  has  advantages  in performance, which is a simple process, implementing it to the  system  is  very  easy  and  in  the  calculation  is  very efficient.  The  results  show  that  the  THD  value  without optimization  is  13.53%  while  the  additional  MQPSO method  is  13.46%  with  the  FFT  Tool  Simulink  Matlab V17 with an optimal THD difference of 0.07%. While the stability testing time consisting of parameters C2, R2, and R1  obtained  THD  0.116%  at  0.174s  without  optimization and  0.113s  using  optimization  with  a  time  difference  of 0.063s to achieve stability.
Intisari - Penguat audio kelas D merupakan penguat audio switching yang  mempunyai  efisiensi  tinggi  dibanding penguat audio konvensional ( analog ). Dalam kondisi ideal, penguat  ini  mempunyai  efisiensi  lebih  dari  90%. Permasalahan  umum  yang  terjadi  pada  penguat  ini adalah  distorsi  karena  bekerja  secara non  linier .  Sebuah kompensator Proportional Integral (PI) digunakan sebagai filter  analog  pada  umpan  balik  negatif  dibandingkan antara  metode trial dan error dengan  metode Modified Particle Swarm Optimization (MQPSO) untuk mengurangi Total  harmonic  Distortion (THD)  pada  sebuah  sistem. Metode MQPSO memiliki keunggulan dalam kinerja yaitu proses  sederhana,  implementasikan  ke  sistem  sangat mudah  dan  didalam  perhitungan  sangat  efisien.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  nilai  THD  tanpa  optimasi  13.53% sedangkan  dengan  tambahan  metode  MQPSO  sebesar 13.46%  dengan FFT  Tool Simulink Matlab V17  dengan selisih THD optimal sebesar 0.07%. Sedangkan pengujian waktu kestabilan yang terdiri dari parameter C2, R2, dan R1  didapatkan  THD  0.116%  pada  0.174s  tanpa  optimasi dan  0.113s  menggunakan  optimasi  dengan  selisih  waktu sebesar 0.063s untuk mencapai kestabilan.
Kata Kunci — Penguat Audio; Kelas D; THD; MQPSO

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  elektronik  saat  ini  berkembang pesat. Hal  ini dapat dilihat dari berbagai perangkat  elektronik di bidang audio visual semula mempunyai bentuk yang cukup besar dengan kebutuhan daya tinggi, saat ini berubah  menjadi perangkat  yang  sederhana  dengan  konsumsi  daya  rendah.
Perangkat  elektronik  seperti  televisi  LED,  Notebook, smartphone,  dan  perangkat  portabel  lainnya  sebagai  contoh perkembangan  teknologi  elektronik  [1],  [2].  Setiap  perangkat elektronik  tersebut  dilengkapi  sistem  penguat  audio  yang mengharuskan  perangkatnya  mempunyai  bentuk  yang  dapat disesuaikan,  konsumsi  daya  rendah,  efisiensi  tinggi  dan linieritas  yang  baik.  Perkembangan  teknologi  seperti  ini, menjadi  tantangan  besar  untuk  menghadirkan  penguat  audio dengan  persyaratan  tersebut  [2],  [3].  Penguat  audio  analog yang  dikategorikan  sebagai  kelas  A,  B,  AB,  mempunyai efisiensi kurang dari 80% dan membutuhkan daya yang tinggi [4].  Dalam  kondisi  ideal,  Penguat  audio  kelas  A  mempunyai efisiensi daya  maksimal  sebesar 25%, kelas B 78% dan kelas AB  mendekati 78%  [5]. Melihat efisiensi pada penguat audio analog  di  bawah  80%,  dirancang  penguat  audio switching (digital)  yang  mempunyai  efisiensi  lebih  dari  90%  [6]. Sebagai  penguat non  linier ,  distorsi  harmonik  menjadi permasalahan  tersendiri  yang  dapat  mempengaruhi  efisiensi dan kejernihan suara dari penguat audio.
Beberapa  penelitian  telah  dikembangkan  pada  Penguat audio  kelas  D  untuk  mengurangi  distorsi  dan  meningkatkan efisiensi  antara  lain  penelitian  yang  dikhususkan  pada  sistem umpan  balik  negatif  menggunakan inverter  base  OTAs [2], menggunakan PWM  feedback  loop [7] ,  dan  sistem selfoscillating  modulation  with  complete  feedback  network [4].  Sistem  umpan  balik  negatif  terbukti  dapat  memperkecil Total harmonic Distortion (THD) dan meningkatkan efisiensi [6].  Sistem  umpan  balik  negatif  pada  penelitian  ini  [2] menggunakan  rangkaian  Kompensator Proportional  Integral (PI)  untuk  memperbaiki  dari  sistem  umpan  balik  negatif menggunakan  rangkaian  integrator  yang  belum  maksimal dalam  menekan  distorsi  harmonik  yang  dihasilkan  oleh  inti ferit  dari low  pass  filter (LPF).  Permasalahan  pada Kompensator  PI  ini  terletak  pada  penalaan gain yang  sangat berpengaruh pada kestabilan sistem.
Kompensator PI terdiri atas rangkaian umpan balik R dan C. Kontrol PI pada kompensator berfungsi untuk memperkecil error dan  menstabilkan  sistem  pada  frekuensi  rendah  [2]. Untuk  memperoleh  parameter  nilai  R  dan  C  yang  optimal pada  Kompensator  PI  bukan  pekerjaan  yang  mudah.  Oleh karena  itu,  diperlukan  proses  pelatihan  dan  pembelajaran ( training  and  learning )  dengan  menggunakan  metode optimasi  untuk  menala  parameter-parameter  Kompensator  PI [8].  Penelitian  yang  relevan  sebagai  acuan  optimasi  pada rangkaian kompensator adalah penelitian tentang optimasi low pass  filter analog butterworth orde  4  [9].  Algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini  dengan  membandingkan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC), Ant  Colony (ACO)  dan Algoritma  Genetika (GA).  Penggunaan  algoritma  ini  digunakan  untuk  mencari nilai  resistor  dan  capacitor  yang  optimal  dengan  mencari faktor error terkecil.
Gambar 1. Grafik Perbandingan efisiensi penguat audio kelas A, B dan AB
Gambar 2 Skema blok penguat audio kelas D.
Gambar 3. Grafik Perbandingan efisiensi penguat audio kelas
AB dan D Gambar 4. Realisasi Kompensator PI
Pada  penelitian  selanjutnya  [10]  menggunakan  Metode optimasi Modified  Particle  Swarm  Optimization (MQPSO) yang  merupakan  pengembangan  dari  algoritma Particle Swarm  Optimization (PSO)  dan Quantum  behaved  Particle Swarm Optimization (QPSO) pada perangkat elektromagnetik. Hasilnya,  metode  MQPSO  ini  mempunyai  pencarian  global yang  lebih  baik  dan  kecepatan  konvergensi  yang  lebih  cepat dibandingkan  dengan  metode  optimal  lainnya  yang  diuji antara lain GQPSO, QPSO, LIQPSO.
Pada penelitian ini diusulkan perancangan Kompensator PI yang  dioptimasi  menggunakan  metode  optimasi Modified Quantum  behaved  Particle  Swarm  Optimization (MQPSO). Hasil  yang  diharapkan  dari  simulasi  Penguat  kelas  D  adalah Penurunan  THD  dan  mempercepat  kestabilan  sistem  Penguat audio  kelas  D  menggunakan  Metode Modified Quantum behaved Particle Swarm Optimization (MQPSO).

## II. METODE PENELITIAN A. Penguat Audio Konvensional (Analog)
Penguat  audio  digunakan  untuk  memperkuat  sinyal (seperti musik atau vokal) yang berada dalam frekuensi sinyal yang  bisa  didengar  manusia  pada  frekuensi  20  Hz  hingga 20 kHz  [11]. Hal  ini  bertujuan untuk  meningkatkan kekuatan sinyal input nya  sehingga  cukup  untuk  mendorong  impedansi beban pasif yang relatif rendah, seperti speaker audio [12].
Selain  linieritas  sinyal output ,  yang  perlu  diperhatian dalam  merancang  tingkatan output amplifier  adalah  efisiensi dayanya  [13].  Tingkatan output dari  penguat  daya  harus memberikan  kekuatan  sinyal  yang  diperlukan  untuk  beban yang  efisien.  Dengan  kata  lain,  daya  yang  dikonsumsi  oleh daya output transistor  harus  dijaga  serendah  mungkin.  Ini sangat penting terutama di perangkat portabel di mana sumber daya terbatas. Daya yang hilang dalam transistor daya diubah menjadi  energi  panas  secara  permanen  yang  dapat  merusak
perangkat output .  Dengan  demikian,  dibutuhkan  penggunaan heat  sink  (pendingin)  untuk  mengurangi  energi  panas  pada output transistor.  Akibatnya,  ada  penambahan  biaya  dan ukuran  dari  perangkat  tersebut.  Sedangkan  perbandingan efisiensi pada penguat audio kelas A, B, dan AB dapat dilihat pada  Gambar  1  yang  menunjukkan  efisiensi  penguat  audio kelas AB berada diantara penguat audio kelas A dan B.

## B. Penguat Audio Switching (Digital)
Penguat  audio  kelas  D  pertama  kali  dikenalkan  pada tahun  1958,  dan  telah  menjadi  semakin  populer  dalam beberapa tahun terakhir yang pada dasarnya adalah Switching- amplifier atau Pulse Width Modulation-Amplifier yang bekerja dengan  prinsip binary-switches. Sejak  digunakannya  power MOSFET, maka  menjadikan binary-switches lebih sempurna, sehingga tidak ada waktu transisi terbuang dan tidak ada daya terbuang [14].
Penguat audio kelas D memiliki efisiensi yang jauh lebih baik  dibandingkan  penguat-penguat  audio  pendahulunya seperti  penguat  kelas  A,  kelas  B  dan  kelas  AB.  Saat  ini penguat audio kelas D mempunyai efisiensi 90% saat dibebani speaker.  Sementara  secara  teoritis  penguat  audio  Kelas  D mempunyai efisiensi ideal 100% [15].
Sinyal  masukan  adalah  sinyal  audio  standar  sinusoida dengan  frekuensinya  antara  20  Hz  –  20  KHz.  Selanjutnya sinyal  audio  ini  akan  di  bandingkan/dikomparasikan  dengan sinyal  frekuensi  tinggi  (250KHz)  yang  berbentuk  segitiga ataupun  gigi  gergaji,  yang  akhirnya  menghasilkan  sinyal PWM seperti terlihat pada Gambar 2 [16].
Selanjutnya sinyal PWM ini diumpankan ke tingkat akhir dan  dikuatkan  oleh  perangkat  tingkat  akhit  (Mosfet),  lalu  di lewatkan  rangkaian  LPF  dan output LPF  diumpankan  ke speaker.  Diharapkan output LPF  sinyalnya  berbentuk sinusoida kembali yang diperlihatkan pada Gambar 2.
Low  Pass  Filter (LPF),  bertugas  untuk  menyaring komponen  frekuensi  rendah  yang  terpakai  hasil output rangkaian  akhir Switching . Output dari  LPF  ini  merupakan replika  skala  dari  sinyal  masukannya.  Total  Harmonik Distortion  (THD)  selalu  menjadi  parameter  utama  untuk menentukan  linieritas  sebuah  penguat  audio  kelas  d.  THD dapat didefinisikan Persamaan (1).
(1) V out@f = Tegangan frekuensi dasar V out@2,3,4f dst = Tegangan frekuensi harmonic Sedangkan  perbandingan  efisiensi  penguat  audio  kelas AB dan kelas D ditunjukkan pada Gambar 3.

## C. Kompensator Proportional Integral (PI)
Kompensator  PI  ( Proporsional  Integral )  pada  Gambar  4 merupakan  kontroler  yang  mengabungkan  2  buah  jenis kontroler dengan karakteristiknya masing-masing. Kekurangan  pengendali proporsional dapat  dihilangkan dengan memasukkan elemen pengendali integral .
Kendali  proporsional  dapat  cenderung  menstabilkan sistem  dan    kendali  integral  dapat  cenderung  menghilangkan atau  memperkecil  galat  keadaan  tunak  dari  tanggapan terhadap  berbagai  masukan  [17].  Fungsi  alih  kompensator  PI dapat ditulis pada Persamaan (2).
(2)
D. Modified Quantum Behaved Particle Swarm Optimization (MQPSO)
Metode optimasi MQPSO merupakan pengembangan dari algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dan Quantum Behaved  Particle  Swarm  Optimization (QPSO).  MQPSO ( Modified  QPSO )  merupakan  variasi  dari  QPSO  dengan merubah nilai mbest yang merupakan rata-rata nilai dari pbest menjadi  nilai gbest untuk menghasilkan pencarian  yang  lebih
spesifik  [18]. Oleh karena  itu perhitungan posisi  partikel dari MQPSO pada Persamaan (3).
(3)
MQPSO  melakukan  pencarian  secara  global  pada  awal iterasi  dan  semakin  lama  pencarian  secara  lokal  dilakukan pada Persamaan (4).
(4) (4)

## E. Perancangan Simulasi Penguat audio kelas D
Perancangan  sistem  Penguat  audio  kelas  D  ini  dilakukan dengan  membuat  simulasi  rangkaian loop tertutup  dengan sebuah  Kompensator  PI  sebagai  filter  analog  dari  sebuah sistem  menggunakan  Software Multisim V14.0  dan Matlab Simulink V17. Perbandingan antara sistem dengan Kompensator  PI  sebelum  dioptimasi  dan  setelah  dioptimasi menggunakan  metode  MQPSO  akan  dianalisis  hasil  THD yang  dihasilkan  dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mencapai THD terkecil.
Penguat audio kelas D loop tertutup terkompensasi terdiri dari  modulator PWM, generator gelombang segitiga,  Penguat daya output ( Switching ), Low pass filter orde dua butterworth , jaringan  umpan  balik,  dan  kompensator  dapat  dilihat  dari Gambar 5.
V F dibandingkan  dengan  sinyal  audio,  dan  sinyal kesalahan  yang  dihasilkan  E  (t)  adalah  ditentukan  oleh kompensator PI. Terminal input positif komparator terhubung ke  E(t)  yang  merupakan output dari  kompensator  PI,  dan terminal input negatif dari komparator terhubung ke V TRIANGLE yang  berasal  dari  generator  gelombang  segitiga.  Sinyal kesalahan  E  (t)  dibandingkan  dengan  V TRIANGLE untuk menghasilkan switching control  gelombang.  Gelombang switching mendorong  Penguat  daya output .  Sebuah  low  pass filter  digunakan  untuk  menghilangkan  sinyal  frekuensi  tinggi dan mengembalikan sinyal audio asli.
Gambar 5 Pemodelan loop tertutup dengan Kompensator PI
Gambar 6  Model Matlab Simulink V17 Penguat audio kelas D dengan Metode
MQPSO 100 @ ... 4 @ 3 @ 2 @ %THD 2 2 2 x f V f V f V f V OUT OUT OUT OUT    1 2 2 2 1 ) ( R sC R sC S G C  
1 1 0 ) max ( ) (        
iter iter ) 1 , 0 ( ) 1 ln( | ) ( | ) 1 ( U u u t x gbest g p t x i i i       
e-ISSN 2541-6448
Kompensator  PI  digunakan  untuk  meningkatkan gain loop frekuensi  rendah  dan  mempunyai  redaman  yang  lebih baik  terhadap  gangguan  frekuensi  rendah.  Rangkaian  umpan balik  resistor  adalah  pembagi  tegangan  yang  terdiri  dari resistor presisi. Model Matlab Simulink V17 ditunjukkan pada Gambar  6  dan  Rangkaian  schematic  menggunakan  Software Multisim V14.0 ditunjukkan oleh Gambar 7.
Fungsi  alih  Kompensator  PI  yang  akan  dioptimasi menggunakan  metode  MQPSO  dapat  ditulis  pada  Persamaan (5).
(5)
Nilai  C 2 ,  R 2 dan  R 1 akan  diberikan  range  nilai menggunakan  Software  Matlab  untuk  mencari  nilai  terbaik dengan  optimasi  MQPSO.  Nilai  terbaik  tersebut  akan dimasukkan  kembali  ke  Blok  Simulink  untuk  mengetahui perbandingan  THD  sebelum  dioptimasi  menggunakan  nilai awal  dan  sesudah  dioptimasi.  Range  nilai  awal  yang  akan diberikan pada persamaan (2-5) sebagai percobaan secara trial dan error sebagai berikut:
C 2 : 0.1µF – 0.47µF R 2 : 82Ω - 1KΩ R1  : 50Ω - 1KΩ Fungsi alih low pass filter orde 2 butterworth dapat ditulis pada Persamaan (6).
(6)
dengan rincian sebagai berikut :
L : 22µH C : 0.68µF R : 8Ω
Nilai  pada  persamaan  fungsi  alih  ini  akan  dimasukkan pada blok LPF Simulink .

## F. Proses Optimasi
Algoritma  MQPSO  merupakan  algoritma  optimasi  yang akan  digunakan  pada  penelitian  ini.  Parameter  Kompensator Proportional-Integral (PI)  yang  dioptimasi  adalah  nilai  C2, R2 dan R1 pada  blok  fungsi  alih  Kompensator menggunakan Metode  MQPSO.  Proses  optimasi  MQPSO  yang  ditunjukan diagram alir pada Gambar 8,
PSEUDO CODE MQPSO Begin: Default random (Step (1) and Step (2))
STEP (1) INITIALIZATION PARAMETER SETTING. Max iterations , Swarm _ size . For (i,j)= 1 to Swarm _ size, Component C2 (i,j) , R1 (i,j) , R2 (i,j) using random distribute with minimum and maximum range. With output is matrix [1 Swarm_size] each component C2, R1, R2 ( R2>R1). End Component [C2 R2 R1] in one matrix table.
STEP (2) INITIALIZATION SWARM
POSITION.
Swarm Parameter. For (i,j) =1 to Swarm _ size, Swarm _ position C2 (i,j) , R1 (i,j) , R2 (i,j) using random distribute with minimum and maximum range.
With output is matrix [1 Swarm _ size ] each Swarm _ position C2, R1, R2. End Swarm [C2 R2 R1] in one matrix table. Best Local position = Swarm. Calculate Fitness using Ackley's Function with Best Local position.
Find the Local Best using Minimum the Best Fitness.
R2 1kΩ C1 0.47µF L1 22µH Q1 2N6804 Q2 2N6659 U1 741 3 2 4 7 6 5 1 U2 741 3 2 4 7 6 5 1 R1 820Ω R3 1kΩ R4 9kΩ C2 0.68µF U4A 4011BD_10V U4B 4011BD_10V
U5A 4009BD_10V U5B 4009BD_10V U5C 4009BD_10V U5D 4009BD_10V U5E 4009BD_10V U5F 4009BD_10V U6A 74ALS04BM XFG1 COM XFG2 COM XSC1 A B Ext Trig + + _ _ + _ VDD 12V XDA1 THD VSS -12V 12 VDD 12V XBP1 IN OUT Gambar 7  Schematic Penguat Audio Kelas D Tanpa Beban 1 2 2 2 1 ) ( R sC R sC S G C            LC S RC S LC S H LRC 1 1 / 1 ) ( 2
e-ISSN 2541-6448
Gambar 8. Flow Chart Optimasi Metode MQPSO STEP (3) FIND RESULT USING MQPSO. Initialize QPSO parameters.
Iteration: 1 While iteration < Max iteration and Max Value, Do Calculate Alpha , Mean best , Fitness Global Using Ackley's Function.
Error Value, Global Best by Minimum Fitness and Error Value.
Iteration: + 1 End End STEP (4) STORE THE RESULT. Get Best Component by indexing the minimum Global Best .
Simulating to Plant, using Best Component and get THD and ERROR.
Plotting All Result. If THD (j) > THD (i) in simulation,
Then Increase Max Iteration until Fitness Convergence . End End

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  Penguat  audio  kelas  D  ini  dilakukan pada 2 tahapan, yaitu meliputi pengukuran THD menggunakan Simulink dan  Pengukuran  waktu  Kestabilan Rangkaian penguat menggunakan Software Multisim . Perangkat  keras  ( Hardware )  yang  digunakan  adalah  Laptop dengan  spesifikasi  Processor  Intel  Core  i5-4310U  Gen4, DDR3  12GB  &  SSD  120GB.  Sedangkan  perangkat  lunak ( Software )  yang  digunakan  adalah  Microsoft  Windows  10, Multisim V14 dan Matlab V17.
A. Pengujian  Sistem  Penguat  Audio  Kelas  D loop tertutup  dengan  Kompensator  PI  (tanpa  optimasi) dan menggunakan optimasi dengan Software Multisim V14.0
Pada pengujian  ini,  Range nilai awal  yang akan diberikan sebagai percobaan secara trial dan error sebagai berikut : C 2 : 0.1µF – 0.47µF R 2 : 82Ω - 1KΩ R1  : 50Ω - 1KΩ Nilai  komponen  C2,  R2  dan  R1  (tanpa  optimasi)  yang digunakan pada kompensator sebagai berikut :
e-ISSN 2541-6448
Gambar 9. Perbandingan THD terhadap waktu (Tanpa Optimasi dan Optimasi MQPSO)
Gambar 10.  Analisis THD menggunakan FFT Tool
C 2 : 0.47µF
R 2 : 1KΩ R1  : 820Ω Nilai  komponen  C2,  R2  dan  R1  (optimasi  MQPSO)  yang digunakan pada kompensator sebagai berikut :
C 2 : 0.3325µF ≈ 0.33µF
R 2 : 897Ω ≈ 900Ω
R1  : 989Ω ≈ 1000 Ω Hasil  simulasi  THD  ditampilkan  menggunakan  Distortion Analyzer  –  XDA1  dan  pencapaian  waktu  THD  terbaik ditampilkan pewaktu Multisim dilihatkan pada Gambar 9.
B. Pengujian  Sistem  Penguat  Audio  Kelas  D loop tertutup  dengan  Kompensator  PI  (tanpa  optimasi) dan  menggunakan  optimasi  dengan Matlab Simulink V17 Pada  pengujian  ini,  digunakan  blok Simulink untuk mencari  THD  dengan  memberikan  nilai  komponen  C2,  R2, dan  R1sebelum  dioptimasi  dan  sesudah  dioptimasi  ke persamaan fungsi alih kompensator PI.
Sinyal audio input : 1KHz (Range 20Hz – 20KHz) Sinyal segitiga : 25KHz Gain feedback : 0.1 Gain PWM : 1/0.000002 Gain Driver : 4
Parameter Low Pass Filter butterworth orde-2 L  : 22µH
R : 8Ω C  : 0.68µF
Analisis  THD  pada  frekwensi  60-1000Hz  digunakan Fast Fourier Transform (FFT) tool pada Simulink ditunjukkan pada  Gambar  10,  dihasilkan  nilai  THD  13.53%  sebelum dioptimasi dan 13.46% setelah dioptimasi.

## C. Analisis Hasil Pengujian
Pada  Gambar  9  Distortion Analyzer  –  XDA1 menampilkan  nilai  THD  terbaik  sebelum  dioptimasi  sebesar 0.116%  dengan  waktu  kestabilan  0.174s  sedangkan  setelah dioptimasi  sebesar  0.116%  dengan  waktu  kestabilan  0.113s. Hasil  tersebut  menunjukkan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mencapai  kestabilan  sistem  lebih  cepat  setelah  dioptimasi menggunakan MQPSO. Selisih waktu sebesar 0.063s.
Pada Gambar 10 menggunakan analisis FFT tool Simulink Matlab V17  didapatkan  hasil  nilai  THD  sebelum  dioptimasi sebesar  13.53%  dan  nilai  THD  menggunakan  optimasi MQPSO  sebesar  13.46%.  Selisih  nilai  THD  setelah  dan sebelum optimasi sebesar 0.07%.
IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  THD  yang lebih baik dan waktu kestabilan yang lebih cepat pada sebuah Sistem  Penguat  audio  kelas  D  dengan  mengoptimasi parameter  Kompensator  PI  menggunakan  Metode Modified Quantum  behaved  Particle  Swarm  Optimization (MQPSO). Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dengan  tambahan  metode MQPSO  untuk  mengoptimasi  parameter  kompensator  PI yang terdiri dari C2, R2, dan R1 dengan pengujian Software Multisim V14.0 dan Simulink Matlab V17 didapatkan selisih waktu  sebesar  0.063s  untuk  mencapai  kestabilan  dan  selisih THD  optimal  sebesar  0.07%.  Sehingga  penggunaan  metode MQPSO  ini  terbukti  dapat  membantu  dalam  hal  optimasi sistem penguat audio kelas D.
Pengembangan  selanjutnya  pada  penelitian  ini  dapat dilakukan  dengan  membangun  sebuah  simulasi  sistem penguat audio kelas D yang ideal dilihat dari nilai THD yang minimum,  efisiensi  di  atas  90%  dan  waktu  kestabilan  yang lebih  cepat  (mendekati  real  time).  Metode  optimasi  lain seperti Cuckoo  Search  Algorithm (CSA), Fireﬂy  Algorithm (FA),  dan  lainnya  yang  terbaru  bisa  digunakan  untuk mengoptimalkan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.-S. Hwang, J.-H. Shen, J.-J. Chen, dan M.-R. Fan, “A THD-reduction  high-efficiency  audio  amplifier  using inverter-based  OTAs  with  filter-output  feedback,” Microelectron.  J. ,  vol.  45,  no.  1,  hlm.  102–109,  Jan 2014, doi: 10.1016/j.mejo.2013.10.007.
[2] Y.-S. Hwang, J.-H. Shen, J.-J. Chen, dan M.-R. Fan, “A THD-reduction  high-efficiency  audio  amplifier  using inverter-based  OTAs  with  filter-output  feedback,” Microelectron.  J. ,  vol.  45,  no.  1,  hlm.  102–109,  Jan 2014, doi: 10.1016/j.mejo.2013.10.007.
[3] M.  Kinyua,  R.  Wang,  dan  E.  Soenen,  “Integrated  105 dB  SNR,  0.0031%  THD+N  Class-D  Audio  Amplifier With  Global  Feedback  and  Digital  Control  in  55  nm CMOS,” IEEE  J.  Solid-State  Circuits ,  vol.  50,  no.  8, hlm. 1764–1771, Agu 2015, doi:
10.1109/JSSC.2015.2420314.
[4] Wenfeng  Yu,  W.  Shu,  dan  J.  S.  Chang,  “A  low  THD analog  Class  D  Amplifier  based  on  self-oscillating modulation  with  complete  feedback  network,”  dalam 2009  IEEE  International  Symposium  on  Circuits  and Systems , 2009, hlm. 2729–2732, doi: 10.1109/ISCAS.2009.5118366.
[5] T. F. S. Jr dan E. M. Kim, Fundamentals of Electronics: Book  2:  Amplifiers:  Analysis  and  Design .  Morgan  & Claypool Publishers, 2015.
[6] J.  S.  Chang,  Bah  Hwee  Gwee,  Yong  Seng  Lon,  dan Meng  Tong  Tan,  “A  novel  low-power  low-voltage Class  D  amplifier  with  feedback  for  improving  THD,
power efficiency and gain linearity,” dalam ISCAS 2001. The  2001  IEEE  International  Symposium  on  Circuits and  Systems  (Cat.  No.01CH37196) ,  2001,  vol.  1,  hlm. 635–638 vol. 1, doi: 10.1109/ISCAS.2001.921936.
[7] C.  K.  Lam,  M.  T.  Tan,  S.  M.  Cox,  dan  K.  S.  Yeo, “Class-D Amplifier Power Stage With PWM Feedback Loop,” IEEE  Trans.  Power  Electron. ,  vol.  28,  no.  8, hlm. 3870–3881, Agu 2013, doi: 10.1109/TPEL.2012.2230027.
[8] S.  H.  M.  Amin  dan  A.  Adriansyah,  “Particle  Swarm Fuzzy  Controller  for  Behavior-based  Mobile  Robot,” dalam 2006  9th  International  Conference  on  Control, Automation, Robotics and Vision , Singapore, 2006, hlm. 1–6, doi: 10.1109/ICARCV.2006.345293.
[9] I.  Fadloullah,  A.  Mechaqrane,  dan  A.  Ahaitouf, “Butterworth Low Pass filter design using evolutionary algorithm,”  dalam 2017  International  Conference  on Wireless  Technologies,  Embedded  and  Intelligent Systems (WITS) , 2017, hlm. 1–6, doi: 10.1109/WITS.2017.7934661.
[10]  O.  U.  Rehman,  S.  Yang,  S.  Khan,  dan  S.  U.  Rehman, “A Quantum Particle Swarm Optimizer With Enhanced Strategy  for  Global  Optimization  of  Electromagnetic Devices,” IEEE Trans. Magn. , vol. 55, no. 8, hlm. 1–4, Agu 2019, doi: 10.1109/TMAG.2019.2913021.
[11]  D.  Self, Audio  Power  Amplifier  Design .  Routledge, 2013.
[12]  R.  G.  Gupta, Audio  and  Video  Systems:  Principles, Maintenance  and  Troubleshooting .  Tata  McGraw-Hill Education, 1995.
[13]  M.  T.  Tan,  J.  S.  Chang,  Z.  H.  Cheng,  dan  Y.  C. Tong, “Analysis  and  two  proposed  design  methodologies  for optimizing  power  efficiency  of  a  class  D  amplifier output  stage,”  dalam ISCAS  ’98.  Proceedings  of  the 1998  IEEE  International  Symposium  on  Circuits  and Systems (Cat. No.98CH36187) , 1998, vol. 1, hlm. 281– 284 vol.1, doi: 10.1109/ISCAS.1998.704416.
[14]  E.  Gaalaas,  “Class  D  Audio  Amplifiers:  What,  Why, and How,” hlm. 7, 2006.
[15]  J. S. Chang, Meng-Tong Tan, Zhihong Cheng, dan Yit- Chow  Tong,  “Analysis  and  design  of  power  efficient class  D  amplifier  output  stages,” IEEE  Trans.  Circuits Syst.  Fundam.  Theory  Appl. ,  vol.  47,  no.  6,  hlm.  897– 902, Jun 2000, doi: 10.1109/81.852942.
[16]  J.  Honda  dan  J.  Adams,  “Application  Note  AN-1071,” Int. Rectifier , 2005.
[17]  P. Charles L., R. D. Harbor, dan R. J. WIDODO, Sistem Kontrol:Dasar-dasar  (Feedback  Control  Systems  3e) , vol. 2. Jakarta: Prenhallindo, 1997.
[18]  Zuhal, Dasar  tehnik  Tenaga  Listrik  dan  Elektronika Daya , Cet. 1. Jakarta: Gramedia, 1995.